64 lines
3.3 KiB
Python
64 lines
3.3 KiB
Python
import os
|
|
import urllib.request
|
|
from ultralytics import YOLO
|
|
|
|
# 1. Định nghĩa cấu trúc đường dẫn thư mục Assets của dự án Android
|
|
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
|
ASSETS_MODELS_DIR = os.path.join(PROJECT_ROOT, "android-project", "app", "src", "main", "assets", "models")
|
|
|
|
# Tạo thư mục nếu chưa tồn tại
|
|
os.makedirs(ASSETS_MODELS_DIR, exist_ok=True)
|
|
|
|
print(f"🚀 Bắt đầu tiến trình tự động hóa tài nguyên AI...")
|
|
print(f"📂 Thư mục đích: {ASSETS_MODELS_DIR}\n" + "-"*50)
|
|
|
|
# =====================================================================
|
|
# PHẦN 1: TỰ ĐỘNG TẢI VÀ CHUYỂN ĐỔI YOLOV11-SEGMENTATION
|
|
# =====================================================================
|
|
try:
|
|
print("⏳ 1. Đang tải và cấu hình YOLOv11-Segmentation (Bản Nano)...")
|
|
# Ultralytics sẽ tự động tải file .pt từ bản phát hành chính thức nếu chưa có sẵn
|
|
yolo_model = YOLO("yolov11n-seg.pt")
|
|
|
|
print("🔄 Đang export YOLOv11-Seg sang định dạng TFLite (Float16 tối ưu GPU)...")
|
|
# Cấu hình imgsz=640 khớp hoàn toàn với kiến trúc xử lý của DualAiEngine
|
|
exported_path = yolo_model.export(format="tflite", imgsz=640, half=True, int8=False)
|
|
|
|
# Tìm file .tflite vừa được sinh ra trong thư mục kết quả của Ultralytics
|
|
# Mặc định cấu trúc đầu ra là: yolov11n-seg_saved_model/yolov11n-seg_float16.tflite
|
|
yolo_generated_file = os.path.join(PROJECT_ROOT, "yolov11n-seg_saved_model", "yolov11n-seg_float16.tflite")
|
|
|
|
if os.path.exists(yolo_generated_file):
|
|
dest_yolo_path = os.path.join(ASSETS_MODELS_DIR, "yolov11n_seg_portrait.tflite")
|
|
os.replace(yolo_generated_file, dest_yolo_path)
|
|
print(f"✅ Đã chuyển đổi và di chuyển YOLOv11 thành công vào: {dest_yolo_path}")
|
|
else:
|
|
print("❌ Lỗi: Không tìm thấy file TFLite của YOLO sau khi export!")
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"❌ Thất bại khi xử lý YOLOv11: {str(e)}")
|
|
|
|
print("-"*50)
|
|
|
|
# =====================================================================
|
|
# PHẦN 2: TỰ ĐỘNG TẢI GOOGLE MEDIAPIPE FACE MESH
|
|
# =====================================================================
|
|
# URL tải trực tiếp mô hình Face Landmarker (Bundle gồm Face Mesh) chính thức của Google
|
|
MEDIAPIPE_MODEL_URL = "https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/face_landmarker/face_landmarker/float16/1/face_landmarker.task"
|
|
dest_mesh_path = os.path.join(ASSETS_MODELS_DIR, "face_mesh_landmark.tflite")
|
|
|
|
try:
|
|
print("⏳ 2. Đang tải trực tiếp mô hình Google Face Mesh từ Cloud Storage...")
|
|
|
|
# Thiết lập thanh tiến trình tải (Progress Bar) đơn giản
|
|
def download_progress(count, block_size, total_size):
|
|
percent = int(count * block_size * 100 / total_size)
|
|
print(f"\r📥 Đang tải: {percent}%", end="")
|
|
|
|
urllib.request.urlretrieve(MEDIAPIPE_MODEL_URL, dest_mesh_path, download_progress)
|
|
print(f"\n✅ Đã tải và đổi đuôi mô hình Face Mesh thành công vào: {dest_mesh_path}")
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"\n❌ Thất bại khi tải mô hình Face Mesh: {str(e)}")
|
|
|
|
print("="*50)
|
|
print("🎉 HOÀN THÀNH Quy trình tự động hóa cung cấp mô hình AI cho dự án!") |